2021 年和未来几年的主要人工智能技术趋势

人工智能技术趋势都是最近的炒作。 令人着迷的是，人工智能如何影响不同行业的众多领域。

自从人工智能出现以来，工业的基本面开始变得更好。 现在，所有其他人工智能开发公司，无论其行业类型如何，都希望参与这一技术奇迹。

人工智能的普及程度在于，根据 SemRush 的预测，未来几年全球人工智能市场预计将增长，到2025 年将达到 1906.1 亿美元的市值。

Gartner 显示的另一项 AI 2021 预测统计数据表明，到 2021 年，全球多达15% 的客户服务交互将完全由 AI 提供支持。

根据人工智能增长统计，到2030 年，全球 GDP 将增长15.7 万亿美元。

这就是为什么公司正在整合人工智能技术来实现他们的业务目标。

为了见证医疗和医疗保健、银行和金融、运输、零售和商业、社交媒体、制造和商业等行业的指数增长和最新的 AI 发展，我们剖析了特定行业的最新 AI趋势。

为什么人工智能是一种颠覆性技术？

人工智能的范围很广，这就是为什么它是颠覆性创新的关键赋能者，它促使改变游戏规则的产品和服务准备好为低端或未服务的购买者提供服务，并重新定位到主流市场。

随着自动化逐渐变得复杂，毫无疑问，人工智能目前正在颠覆行业和市场。

这种颠覆性的人工智能技术是我们目前正在见证的颠覆性创新背后的主要推动力。

例如，人工智能使共享经济成为一种新的商业模式，人们可以与他人共享自己的资源，作为管理部门，利用这些资源并创造利益。 该模型有效地应用于各个领域，例如拼车、智能原型、智能电网等。

人工智能中的新兴技术有哪些？

生成式人工智能

人工智能的最新创新使众多组织能够创建算法和仪器来自动生成 3D 和 2D 图片。 这些计算基本上构成了生成人工智能，它使机器能够利用内容、声音和图像等内容来制作内容。

生成式 AI 是人工智能的最新创新，当通过 3D 打印、CRISPR 和其他其他潜在进展激活时，通过从头开始渲染假肢、有机分子和不同的东西，同样可以帮助医疗保健。 它还可以为更有效的治疗计划提供早期区分可能恶性肿瘤的证据。

例如，由于糖尿病视网膜病变，生成 AI 提供了基于模式的理论以及构建扫描和创建内容，这可以帮助告知医生的下一步。

联邦学习

正如谷歌的名为“从分散数据中进行深度网络的通信高效学习”的研究论文所指出的那样，联邦学习的特点是一种学习方法，它允许用户完全获得从丰富信息准备的共享模型的好处，而无需集中存储它。 在更技术性的演讲中，它将 ML 过程传播到边缘。

由于隐私限制，大多数医学协会无法共享信息。 联合学习可以通过去中心化帮助解决这一问题，无需将信息集中到单个区域并在各个站点以不同的周期进行准备。

神经网络压缩

通常，神经网络包含更多的权重，其表示的精度比特定任务所需的要高，它们被训练执行。 如果我们希望带来实时智能或提升边缘应用，神经网络模型必须更小。 为了压缩模型，研究人员依赖以下方法：参数修剪和共享、量化、低秩分解、转移或紧凑卷积滤波器以及知识蒸馏。

随着承载复杂计算的深度神经网络规模越来越大，存储需求也在不断上升。 为了解决这些问题，研究人员提出了一种人工智能未来的想法和技术，称为神经网络压缩。

不可否认，一个神经组织包含更多的负载，其处理的精度高于特定任务所需的精度，它们被训练执行。 如果我们希望带来实时智能或提升边缘应用，神经组织模型应该更小。 为了压缩模型，研究人员依赖于伴随的策略：边界修剪和共享、低秩分解和知识提炼等。

因此，这里有一些令人惊叹的人工智能技术趋势，见证了它为这些行业带来的机遇，以及人工智能在 2021 年的影响。

与人工智能一起使用的技术

1.物联网

物联网中的人工智能有利于实时和事后处理。 在前者中，人工智能有助于识别数据集中的模式并运行预测分析。 在实时处理中，它有助于对条件做出快速响应并收集有关这些事件的决策知识，例如，远程摄像机捕获车牌图像以支付停车费。

有一个完整的世界，将人工智能集成到物联网中，将每个设备相互连接起来，使它们能够执行额外的功能。

2.区块链

区块链是另一种被炒作的技术，它在所有行业都创造了动力。 现在，带有区块链的 AI 简直就是两全其美。 正是这样，让您获得区块链应用程序开发提供的更好的交易、高质量的数据、去中心化智能、更低的市场准入门槛、更高的透明度、改进的人工信任等好处。

人工智能对区块链的影响是如此之大，我们只希望这种伙伴关系能够为我们提供更卓越的技术和功能。

3.增强现实

由于人工智能的深度神经网络，现在可以检测垂直和水平平面，估计和分析深度和分割图像以实现真实的遮挡，此外，甚至可以实时推断物体的 3D 位置。 正是由于这些特性和功能，人工智能模型正在取代一些阻碍令人惊叹的 AR 体验的传统计算机视觉方法。

使用 AI 进行医疗和保健

4.医学影像与诊断

人工智能在医疗保健中的优势之一是医学成像； 通过非侵入性成像过程显示身体内部图像的过程。 这有助于诊断和治疗疾病。 智能手机的普及以及先进的图像识别技术正在使手机成为家庭诊断的一体化工具。 我们也期待 FDA 批准医疗保健中的人工智能作为医疗设备。

5.临床试验注册

招募合适的人群对于任何临床试验的成功都至关重要，而且无论如何这都不是一个简单的过程。 然而，在人工智能技术的帮助下，可以从医疗记录中获取和提取信息，然后将其与正在进行的研究进行比较。 这样，研究向医生和患者提出的建议将更加相关和可靠。

6.改进的医疗保健生物识别技术

借助人工智能的神经网络，科学家们正在分析过于复杂而无法量化的典型风险因素。 医疗保健中的人工智能以多种方式发挥着发展该行业的力量，例如通过启用视网膜扫描、检查和记录肤色变化等等。 人工智能技术在发现模式方面的熟练程度将使解锁新的诊断方法和预测未知的风险因素成为可能。

7.高效的药物发现

为了结束冗长乏味的药物发现周期，传统制药组织现在将希望和信心寄托在新的人工智能生物技术初创公司身上。 尽管许多初创公司还处于初级融资阶段，但它们仍然被无数客户所淹没。 我们可以看到，制药企业对人工智能生物技术的投资趋势将持续到 2020 年。

零售/电子商务和人工智能

8.搜索技术

人工智能搜索技术的最大好处之一，对任何企业来说都是一个福音，也许这就是许多行业老牌企业开始投资它的原因。 既然对搜索词的上下文理解不再处于实验阶段，其在全球范围内的采用还有很长的路要走。 尽管如此，众多SaaS 机构正在向第三方零售商提供搜索技术，而对这一特定技术堆栈的投资使其成为2021 年最新的人工智能趋势。

9.零售——免结账

Standard Cognition和AmazonGo等公司是 Check-out 免费 AI 系统的首批参与者。 这意味着，客户无需检查或扫描产品即可购物。 预计这将密切关注盗窃和其他问题。 这种基于人工智能的系统的采用将取决于其部署和由于技术故障导致的其他库存损失成本。 截至2019 年年中，有 11 家 AmazonGo 商店在运营，没有收银员。

10.仓库物流

物流被认为是人工智能的发展分支和最新趋势。 在未来的仓库中，物流将发挥重要作用，因为仓库将被开发为容纳的不是人类，而是高度熟练的机器人，它们将能够 24X7 全天候工作，甚至不需要照明等基本设施。

{奖金阅读：按需物流应用程序开发成本是多少？}

11.点对点网络

人工智能机器学习需要大量数据才能使机器做出明智的决定。 点对点网络，如加密货币部署的网络，通过引导联网个人计算机的力量，为各种规模的组织提供运行人工智能程序的优势。 这个与人工智能融合的网络将提高搜索引擎的透明度。

全球人工智能市场规模，即 在 2019-2025 年的预测期内，零售和电子商务市场规模的人工智能预计将以 42.8% 的复合年增长率增长，到 2025 年将获得 193.7 亿美元的收入。

政府/公共部门和人工智能

12.面部识别

面部识别是生物特征认证的主要形式。 由于在这方面的广泛研究，这个人工智能应用程序的可读性和准确率正在迅速提高。 人工智能面部识别功能的优势之一是，它将帮助安全机构识别和清除社会中的流氓元素。 不仅如此，根据他们的商业模式，企业正在迅速将这一人工智能功能集成到他们的应用程序和流程中使用的其他解决方案中。

13.网络威胁搜寻

网络威胁搜寻是一种结合高安全性功能的主动方法，用于检测隐形攻击者并阻止此类黑客发起的恶意活动。 人工智能与这项技术集成的好处之一是，通过使用机器学习，检测此类外来元素和安全漏洞将变得轻而易举。

14.通过计算机视觉进行监控

计算机视觉是基于算法的人工智能研究领域。 在日本机器学习算法 AI Guardman中可以看到该设施的一个突出用例，它可以检测购物者的可疑行为并在移动设备上提醒店主。 同样，添加到无人机中的计算机视觉将有助于监视拥挤的地方。 随着新方法的探索，政府部门的人工智能预计将在未来兴起。

交通与人工智能

15.自动驾驶汽车

根据联合市场研究公司的一份报告，自动驾驶技术将使人工智能市场规模从2019 年的 540 亿美元增加到 2026 年的 5560 亿美元，复合年增长率为 39% 。 此外，到 2025 年，交通领域的人工智能预计将在整个汽车 OEM 供应链中节省 1730 亿美元的成本。

16.交通管理

2021 年的人工智能技术趋势还包括借助预测和检测可能的交通事故的应用程序进行交通管理。 这是通过使用摄像头将交通传感器转变为“智能”代理来实现的。 一个成功的用例是 Rapid Flow Technologies。

17.智能轨道

智能轨道是中国发起的一项倡议，名为ART-自主轨道快速交通。 这不需要任何轨道，因为火车遵循由虚线绘制的虚拟轨道。 预计这种惊人的人工智能趋势将在未来几年内蔓延至全球。

18.车辆数字车牌

有趣的是，人工智能的最新趋势将使智能技术改造能够运输车牌。 当然，使用人工智能技术创建的数字车牌将在多个层面帮助运输当局，从在发生事故时向当局发出警报或使用 GPS 进行位置检测。

制造与人工智能

19.预测性维护和算法

使用人工智能算法，制造商将能够更好地预测意外的机器故障。 这将为现有企业节省数百万美元。 预测性维护算法部署持续的数据收集以在设备故障发生之前对其进行预测。 由于传感器成本下降，边缘计算、人工智能进步和预测性维护现在可以更广泛地使用。

20.用于缺陷检测的计算机视觉

我们已经讨论了计算机视觉将如何帮助监控。 以类似的方式，它将被证明是制造业的圣杯，以监督其生产过程，并在不包含人为因素的情况下指出产品中最细微的差异。 计算机视觉中的相机在捕捉头发宽度一半的缺陷方面非常精确。

21.人机协作

虽然这听起来非常具有未来感，但事实并非如此。 据一些报道称，到 2020 年，全球工厂将部署超过 170 万台机器人。 他们很快将与人类工人一起工作并提高生产力水平。 人工智能驱动的机器人将被设计为接管制造任务，而人类工人将接受培训，以从事设计、编程和维护方面的更高职位。

22.质量 4.0 的到来

质量4.0是人工智能与制造业融合的产物。 这涉及人工智能算法来通知制造团队检测到的生产故障，以便采取适当的措施来停止生产有缺陷的产品并节省大量资金。 所述故障可能是与预设配方的偏差、机器行为的变化、原材料的变化等等。

游戏和人工智能

23.改进的可视化技术

人工智能的最新趋势是游戏领域。 借助深度学习和不断增长的可用数据，人工智能可以提高视频游戏的视觉质量。 游戏环境和角色将变得更加逼真，看起来前所未有的自然。 AI 具有高度改进角色移动和表达自己的方式的品质，从而使整个游戏体验更加逼真。

24.语音助手的真实体验

语音助手是人工智能的一个重要分支，现在已添加到命运 2 等游戏中，它可以帮助玩家访问某些游戏功能，而无需每次都访问游戏菜单。 不仅如此，它还提供了广泛的互动游戏，让玩家不再被动。

25.每个玩家的个性化游戏

在获取个人游戏玩家的数据后，人工智能算法将使开发人员能够创建更个性化的游戏世界，并对游戏中的个人玩家做出反应。 借助未来的 AI 技术，我们可以访问 MMORPG，引导玩家完成任务以及其他符合他们风格的玩家。 在这个领域有很多可能，我们很高兴看到2021 年的人工智能技术趋势将包含哪些内容。

商业和人工智能

26.提升客户体验

随着客户要求更便利和更发达的服务，企业正在寻求提升自己的竞争力，因为他们当然不想失去客户。 现在，人工智能被视为一种有效的技术，正在帮助多家企业摆脱困境。

通过使用聊天机器人、24X7 支持、虚拟辅助和自助 VR 系统，人工智能在客户体验中的未来正在得到改善，因为自然语言处理即兴发挥并从过去经验的不断扩大的数据池中学习更多。

27.高级招聘流程

X.ai和ClearFit等人工智能技术解决方案可以帮助招聘人员安排面试，并找到最理想的工作候选人。 现在，招聘过程不是机械的，这就是为什么通过添加人的因素来开发人工智能的原因，例如同理心、个性和其他人类特征，这将有助于人工智能算法像我们人类一样分析然后选择候选人。 人工智能对商业的影响是显而易见的，预计到 2020 年才会上升。

28.商业模式转型

商业人工智能的未来正在改变商业功能的基础。 该领域的转型相当于数据分析、性能预测、计算机视觉等人工智能功能的集成。 有了这些令人难以置信的功能，商业组织很快就会找到新的和创新的方法来将这项技术开发成新的东西，并设定无与伦比的未来人工智能技术趋势。

金融与人工智能

29.信用风险评估

在金融领域，保留客户数据记录是一种第二天性。 现在，如果我们可以使用所有这些数据来检查客户的记录以及偿还他们已经拥有的贷款和信用卡的能力，那不是很神奇吗？ 金融领域的人工智能将做到这一点，甚至更多。 机器学习和人工智能正在取代人类分析师来确定金融部门所涉及的风险，并为他们提供金融发展解决方案。

30.轻松检测欺诈

欺诈成分是银行和金融业的主要关注点之一。 为了消除此类风险，金融领域的人工智能使用其机器学习和算法来识别模式，如果发生奇怪的事情，它可以很容易地检测到差异。 例如，假设信用卡已在另一个国家/地区使用，在其他国家/地区使用后，它会提醒该机构采取行动。 此外，它可以被开发成一种识别什么可以被认为是欺诈，什么不能被认为是欺诈的方式。

31.有预测的安全交易

与其他所有领域一样，人工智能的机器学习和算法与其他分支相结合，也将促进交易。 通过从云中过去的数据分析人工智能市场规模和状况，组织和个人将能够克服意料之外的风险，无论是买卖股票还是股票。

32.汽车索赔处理

很多时候，金融公司都面临着必须向客户支付保险费的困境。 为了打击欺诈问题并确保情况的真实性，保险公司和初创公司正在使用人工智能来计算车主的“风险评分”，检查事故图像，并密切关注驾驶员的行为。

社交媒体和人工智能

33.改善社交网络

人工智能在打造社交媒体平台方面发挥着关键作用。 自 2013 年 Facebook 采用人工智能以来，社交媒体中的人工智能已经塑造了整个行业。现在，无论是通过学习标记图像识别的神经网络寻找朋友，还是识别不正确的新闻，人工智能都能做到。

34.授权营销人员

营销人员正在利用人工智能在社交媒体中的优势，来了解和分析客户的购买角色及其偏好。 这将帮助他们根据他们的购买习惯以及促使他们做出决定的因素来个性化产品建议。

35.有效的受众定位

营销人员还获得了 AI 的另一个优势，即将他们的营销活动扩展到线性细分之外，并针对与您当前的客户群相似的目标受众。 此外，有效定位是所有社交媒体平台上付费广告活动的王牌，因为人们的活动都存储在网上。 利用人工智能技术访问这些数据将为他们提供有关社交媒体使用、在线用户行为等方面的有用见解。

36.人工智能支持的内容设计

内容是社交媒体营销的王者已经不是什么新闻了，用人工智能对其进行优化是这个行业可能发生的最好的事情。 通过人工智能工具研究品牌发布内容的模式及其类型，它可以建议需要什么样的内容以及需要优化哪些内容。

37.人工智能芯片开始流行

如果你想过人工智能的未来，那么你已经进入了它。 人工智能在很大程度上依赖于专门的处理器。 鉴于人工智能的当前需求，正在制造芯片并与人工智能技术集成以执行我们目前需要单独设备的功能。 这些芯片将通过在其中启用人工智能工具来使用，例如计算机视觉、语音识别和自然语言处理。

人工智能的未来是什么？

在见证了这些令人难以置信的AI 行业趋势之后，我们几乎可以推测这项 AI 技术将有多么巨大，以及它浸入各行各业的必然性。 迄今为止，企业仍在使用人工智能开发下一代移动应用程序，以增强客户参与度并最终扩展业务。

考虑到迄今为止已经出现的保证，组织愿意大力投资的颠覆性 AI 技术和人工智能未来理念！ 在 Appinventiv，我们通过在其现有的技术结构中实施 AI 来帮助组织与我们在美国的 AI 开发公司走在最前沿，以获得它带来的好处和优势。

在这一点上，很难想象没有人工智能的未来。 随着 2022 年的临近，我们很高兴看到它将带来怎样的震撼。

常见问题 (FAQ)

Q.未来人工智能的范围是什么？

人工智能行业趋势是公司正在努力的最新趋势，它肯定在我们的未来中发挥着重要作用。 这项技术将在很多层面和多种方式上为我们提供便利，从启用人工智能驱动的芯片（使旅行令牌免费）到无收银员的购物市场。 你想象它，人工智能会在几年内完成它。

问：哪些行业会受到人工智能的影响？

由于人工智能具有的特性，几乎所有行业都在以自己的节奏和方式采用这项技术。 医疗保健、金融、商业、制造、零售和电子商务、政府和公共部门、社交媒体、交通和游戏等行业正在从人工智能与物联网、区块链、增强现实和云等技术的集成中获益。

问：人工智能如何改变业务？

随着人工智能在商业中的出现，其核心基础发生了变化。 现在，通过使用聊天机器人和其他人工智能功能，可以在没有人工参与的情况下有效地雇用人员，提供更好的客户服务并增强客户体验。 此外，计算机视觉、性能预测和数据分析等技术已添加到人工智能的未来清单中，以及企业通过结合人工智能技术获得的好处。